Pierwotny zespół Sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna
September 20th, 2024
Ten manuskrypt opisuje procedury operacyjne i środki ostrożności mające na celu zbadanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych łączących pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem płuc poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną.
Moje badania badają potencjalne powszechne mechanizmy chorobotwórcze łączące pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem poprzez wgląd bioinformatyczny i weryfikację eksperymentalną. Staram się zrozumieć, w jaki sposób te warunki się przenikają i jakie czynniki leżą u ich podstaw. Moje badania dotyczą luki w zrozumieniu związku między pierwotnym zespołem Sjögrena a gruczolakorakiem, podkreślając ich wspólne mechanizmy patogenne.
Wgląd ten pochodził z przyszłych strategii diagnostycznych i terapeutycznych dla pacjentów dotkniętych chorobą. W przyszłych badaniach mamy nadzieję współpracować z chirurgią klatki piersiowej w celu uzyskania próbek chirurgicznych płuc od pacjentów z pSS, aby zilustrować postęp od nacieku limfocytów do proksymalnych miejsc nowotworowych Aby rozpocząć, otwórz bazę danych Gene Expression Omnibus lub GEO i użyj pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakorak płuc jako słów kluczowych do wyszukiwania profili ekspresji genów. Kliknij na wyniki w bazie danych GEO DataSets i wybierz Homo sapiens w Top Organisms.
Wybierz i pobierz interesujący Cię zestaw danych wraz z odpowiadającymi mu informacjami o platformie. Następnie otwórz bazę danych GeneCard i użyj pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakoraka płuc jako słów kluczowych, aby uzyskać geny związane z pSS i LUAD. Pobierz arkusze kalkulacyjne z genami choroby.
Korzystając z oprogramowania R, identyfikuj i wizualizuj geny o zróżnicowanej ekspresji lub DEG o skorygowanej wartości P mniejszej niż 0,05 i krotnej zmianie większej niż 1,2 lub mniejszej niż 0,83. Porównaj i przeanalizuj ekspresję genów w tych zestawach danych. Wybierz geny o poziomie ekspresji większym lub równym 20 związanym z pSS i LUAD z bazy danych GeneCard.
Scal DEG powiązane z pSS i LUAD zarówno z bazy danych GEO, jak i bazy danych GeneCard. Po zainstalowaniu pakietu diagramu Venna w oprogramowaniu R uzyskaj i zwizualizuj DEG skojarzone z pSS i LUAD. Na stronie Metascape kliknij Wybierz plik i prześlij plik w formacie xlsx pSS-LUAD-DEGs.
Wybierz Homo sapiens zarówno dla danych wejściowych jako gatunek, jak i analizy jako gatunku. Kliknij opcję Analiza niestandardowa, a następnie kliknij opcję Wzbogacenie i wybierz opcję Ścieżka KEGG. Odznacz inne opcje.
Kliknij pozycję Analiza wzbogacenia, a po zakończeniu kliknij pozycję Strona raportu analizy. Kliknij opcję Wszystko w jednym pliku zip, aby pobrać wyniki. Uzyskaj dostęp do _FINAL_GO.
csv w folderze Enrichment_GO, aby wyświetlić wyniki. Korzystając z pakietu ggplot2 w oprogramowaniu R, wykonaj program do wizualizacji KEGG. W przypadku ontologii genów lub analizy wzbogacania GO zaimportuj listę formatów tekstowych pSS-LUAD-DEG do R.Uruchom pakiety Cluster Profiler i Enrich Plot w celu analizy wzbogacenia GO i wizualizacji wyników.
Ustaw istotność statystyczną w analizie przy skorygowanej wartości P mniejszej niż 0,05. Uzyskaj dostęp do bazy danych STRING i kliknij przycisk Przeglądaj, a następnie prześlij plik pSS-LUAD-DEGs. Wybierz Homo sapiens w obszarze Organizmy, a następnie kliknij przycisk Szukaj.
Po kliknięciu przycisku Kontynuuj, gdy wyniki będą dostępne, kliknij Ustawienia. W obszarze Ustawienia podstawowe i minimalny wymagany wynik interakcji wybierz pozycję wysoki poziom ufności 0,7. Zaznacz pole wyboru ukryj rozłączone węzły w sieci w Ustawieniach zaawansowanych, a następnie kliknij przycisk Aktualizuj.
Kliknij Eksporty na pasku tytułu, aby pobrać tekst interakcji białko-białko lub relacji PPI w formacie TSV. W oprogramowaniu Cytoscape 3.7.1 kliknij Plik, a następnie Importuj i Sieć z pliku, aby zaimportować plik w formacie TSV do budowy sieci PPI. Użyj narzędzia NetworkAnalyzer, aby przeanalizować parametry topologiczne w sieci i zoptymalizować rozmiar i kolor węzła za pomocą paska stylu w panelu sterowania.
Na pasku menu wybierz Narzędzia i Analizuj sieć. W panelu tabeli kliknij Stopień, aby posortować komponenty według stopnia w kolejności malejącej. W celu identyfikacji i walidacji genów koncentratora zaimportuj listę genów koncentratora w formacie tekstowym do języka R załadowanego pakietem PROC.
Wykreślić charakterystykę operacyjną odbiornika lub krzywe ROC genów piasty i obliczyć obszar pod wartościami krzywej ROC. Po analizie zwizualizowano łącznie 233 DEG współdzielone przez degi pSS i DEG LUAD za pomocą diagramu Venna. Zidentyfikowano 10 najważniejszych szlaków KEGG dla pSS LUAD DEG i przede wszystkim związanych ze szlakami metabolicznymi, w tym PI3K-Akt, MAPK i interakcjami receptor cytokina-cytokina.
Analiza wzbogacenia GO pSS LUAD DEG ujawniła istotne procesy biologiczne, w tym odpowiedź na wirusa i wrodzoną odpowiedź immunologiczną, kategorie składników komórkowych oraz funkcje molekularne, takie jak wiązanie i aktywność receptorów cytokin. Sieć PPI składała się z 99 węzłów i 466 krawędzi, identyfikując STAT3, STAT1 i TP53 jako główne geny koncentratora. Zwizualizowano 20 genów o wyższym stopniu w sieci PPI, w tym TNF, IL6 i EGFR.
Na początek przeprowadź analizę bioinformatyczną w celu określenia szlaków zapalnych we współwystępowaniu pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakoraka płuc. Aby opracować model zwierzęcy, umieść znieczuloną mysz na ograniczniku dla małych zwierząt z brzuchem skierowanym do góry, uniesioną głową i ogonem opuszczonym pod kątem 45 stopni. Użyj cienkiej nici, aby owinąć pętlę wokół górnych siekaczy myszy, pociągając je do góry, i przymocuj gwint do na uchwycie zwierzęcia, aby całkowicie odsłonić jamę ustną myszy.
Po włączeniu lampy z zimnym światłem za pomocą kleszczy delikatnie wyciągnij język myszy i całkowicie odsłonij głośnię. Włóż igłę żylną o rozmiarze 18 rozmiarów do tchawicy myszy i wyciągnij rdzeń igły. Umieść bawełnianą nić na zewnętrznym końcu igły i potwierdź pomyślne wprowadzenie, gdy nić porusza się wraz z ruchami klatki piersiowej myszy.
Za pomocą strzykawki o pojemności jednego mililitra odessać 0,2 mililitra powietrza, następnie 0,1 mililitra zawiesiny PM 2,5, a na koniec kolejne 0,2 mililitra powietrza. Wstrzyknąć mieszaninę do tchawicy za pomocą igły do wstrzykiwania dożylnego w rozmiarze 18. Po wyciągnięciu igły na stałe, zabezpiecz uchwyt zwierzęcia w pozycji pionowej i obróć go 30 razy zgodnie z ruchem wskazówek zegara i przeciwnie do ruchu wskazówek zegara, aby równomiernie rozprowadzić zawiesinę PM 2,5 w płucach.
Wyprostuj szyję myszy i połóż ją na boku, aby zapobiec uduszeniu, i pozwól jej dojść do siebie. Po 29 dniach umieść uśpioną mysz w pozycji leżącej na czystej desce sekcyjnej. Za pomocą nożyczek i kleszczy usuń skórę i mięśnie pokrywające okolice brzuszne, piersiowe i szyi.
Wykonaj nacięcia wzdłuż krawędzi żeber po obu stronach jamy klatki piersiowej, aby odsłonić klatkę piersiową. Przetnij obojczyk, aby stworzyć wystarczająco szeroki otwór do badania płatów płuc. Wytnij mięśnie szyi rozciągające się od mostka i żeber do szczęki.
Włóż nożyczki poniżej przedniej krawędzi żeber i wykonaj nacięcia po obu stronach, aby usunąć kostną część pokrywającą tchawicę. Chwyć tchawicę w pobliżu szczęki kleszczami i wykonaj całkowite nacięcie poprzeczne za pomocą nożyczek umieszczonych nad kleszczami. Następnie delikatnie podciągnij tchawicę kleszczami, przecinając nożyczkami brzuszne połączenia tkankowe, aż cała tkanka klatki piersiowej zostanie usunięta z ciała.
Połóż płuca płasko i spłucz powierzchnię solą fizjologiczną. Po osuszeniu należy przelać tkankę do krioprobówek, aby przechowywać ją w temperaturze minus 80 stopni Celsjusza do przyszłego wykorzystania biochemicznego.
Przegląd
Niniejszy rękopis bada wspólne mechanizmy patogenne łączące pierwotny zespół Sjögrena i raka płuc typu gruczolakowatego poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną. Badania mają na celu wypełnienie luki w zrozumieniu związku między tymi schorzeniami.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Onkologia
- Bioinformatyka
Tło
- Pierwotny zespół Sjögrena jest chorobą autoimmunologiczną.
- Rak płuc typu gruczolakowatego jest rodzajem raka płuca.
- Zrozumienie ich powiązania może poprawić wyniki leczenia pacjentów.
- Badania wykazują wspólne mechanizmy patogenezy.
Cel badania
- Zbadanie związku między pierwotnym zespołem Sjögrena a rakiem płuc typu gruczolakowatego.
- Identyfikacja wspólnych mechanizmów patogennych.
- Informowanie przyszłych strategii diagnostycznych i terapeutycznych.
Stosowane metody
- Analiza bioinformatyczna profili ekspresji genów.
- Eksperymentalna weryfikacja wyników.
- Współpraca z chirurgią klatki piersiowej w celu pobrania próbek.
- Wykorzystanie bazy danych Gene Expression Omnibus (GEO).
Główne wyniki
- Identyfikacja profili ekspresji genów łączących oba schorzenia.
- Wgląd w progresję od infiltracji limfocytów do neoplazji.
- Możliwość przyszłych współprac przy badaniach.
- Implikacje dla diagnozy i leczenia pacjentów.
Wnioski
- Istnieją wspólne mechanizmy patogenne między pierwotnym zespołem Sjögrena a rakiem płuc typu gruczolakowatego.
- Wyniki badań mogą prowadzić do lepszego zarządzania pacjentami.
- Przyszłe badania są konieczne, aby dalsze zbadać te powiązania.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Integrating bioinformatics with experimental validation, this study addresses the mechanistic overlap between primary Sjogren's syndrome (pSS) and lung adenocarcinoma (LUAD), focusing on inflammation-driven carcinogenesis. The identification of shared molecular pathways and hub genes informs early discovery and target validation, supporting risk-adjusted portfolio decisions in immuno-oncology and autoimmune disease pipelines. These insights enable translational continuity from hypothesis generation to preclinical model development for dual-disease risk mitigation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Bioinformatics-driven identification of shared DEGs enables mechanistic de-risking for both autoimmune and oncology targets.
- PPI network analysis clarifies pathway convergence, supporting functional target validation.
- Hub gene ROC analysis provides predictive confidence for prioritizing candidate targets.
Screening & Assay Development
- Validated animal models and molecular assays (qPCR, ELISA, western blot) establish reproducible systems for downstream screening.
- Quantitative cytokine and gene expression outputs enable assay standardization and cross-study comparability.
- Pathway activation markers (e.g., JAK2/STAT3) support screening readiness for pathway-modulating compounds.
Translational & Preclinical Research
- Inflammatory microenvironment modeling in vivo aligns with disease-relevant systems for translational biomarker exploration.
- Gene and protein expression data bridge discovery findings to preclinical validation in autoimmune-oncology overlap.
- Risk-adjusted advancement decisions are informed by mechanistic links between chronic inflammation and tumorigenesis.
Pipeline & Workflow Integration
This workflow spans early discovery through preclinical model validation, integrating bioinformatics, molecular profiling, and in vivo experimentation for dual-disease risk assessment.
- Discovery Biology: Hypothesis testing of shared inflammatory and oncogenic pathways supports biological de-risking.
- Screening: Quantitative molecular outputs enable reproducible assay development for pathway-targeted interventions.
- Analytics: Statistical enrichment, PPI network metrics, and ROC analyses provide robust comparative readouts.
- Translational Research: In vivo inflammatory models facilitate biomarker alignment and translational continuity.
- Enterprise Reuse: The integrated workflow is adaptable for other autoimmune-cancer comorbidity investigations.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhanced predictive confidence and mechanistic clarity for target validation in complex disease intersections.
- Operational Value: Standardized, scalable bioinformatics and experimental protocols improve reproducibility and cross-team integration.
- Strategic Value: Informed go/no-go decisions and capital allocation for dual-indication programs.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of assets targeting inflammation-driven oncogenesis.
Implementation Considerations
- Requires expertise in bioinformatics, molecular biology, and in vivo model development.
- Demands access to high-throughput gene expression platforms and analytical software (R, Cytoscape, Metascape).
- Cross-functional standardization is essential for data integration and reproducibility.
- Model adaptation may be needed for other autoimmune or cancer contexts.
- Interpretation of pathway activation and biomarker data must consider disease heterogeneity.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
1:09
Bioinformatics Analysis of Shared Inflammatory Mechanisms in Primary Sjogren's Syndrome and Lung Adenocarcinoma
7:07
Developing an Animal Model for Verifying Common Pathogenic Mechanisms Linking Primary Sjogren's Syndrome and Lung Adenocarcinoma Identified Through Bioinformatics
